Описание
TrafficStars' внутренний продукт, IDP, используется ежедневно командами engineering, sales, performance, compliance и другими для выполнения их работы. Он включает AI-ассистентов, модерацию рекламных креативов, аналитические инструменты, agent workstations, поиск по корпоративным знаниям и трекинг LLM-вызовов.
Задачи
•Разрабатывать фичи полностью, от схемы и API через background jobs и UI до продакшена
•Создавать AI-агентов и инструменты-ассистенты, retrieval, стриминг и оценку качества, при этом контролируя затраты на токены
•Тестировать новые модели, agent SDK и MCP-серверы; измерять результаты и решать, использовать их или отказаться
•Подключать AI к Postgres, ClickHouse, внутренним API, Slack, email и LLM-провайдерам через OpenRouter
•Запускать долгие и отложенные задачи на Trigger.dev, включая отчёты, проверки и синхронизации, с повторами, исключающими дублирующие отправки
•Ревьюить pull request'ы от нескольких команд и их агентов, выявляя проблемы с правами доступа, утечки данных, тяжёлые запросы и конфликты миграций
•Улучшать coding-агентов с помощью skills, правил и CI-проверок
•Выполнять миграции и деплои в Kubernetes, откатывать при необходимости
Требования
•Не менее 3 лет опыта создания реальных продуктов, включая full-stack продакшн-разработку
•Интерес к новым моделям, agent-фреймворкам и инструментам, умение отличать полезные разработки от хайпа
•Чёткая коммуникация: превращать неясные запросы в рабочие первые версии, объяснять трейд-оффы нетехническим людям, давать конструктивные комментарии в ревью
•Готовность брать ответственность, уточнять требования, делать релизы, слушать фидбек и итерировать без ожидания идеальной спецификации
•Опыт вывода LLM-фич к реальным пользователям, включая tool calling, стриминг, работу с контекстными лимитами, повторы, кеширование и контроль затрат
•Применение практических принципов AI safety: защита от prompt injection, исключение персональных данных из промптов и логов, ограничение прав инструментов
•Оценка качества AI с помощью тестовых наборов и регрессионных проверок
•Ежедневное использование AI coding-агентов (Claude Code, Codex или Cursor), умение понимать, когда им можно доверять, а когда нет
•Уверенное владение TypeScript, React и Next.js, умение проектировать фичи с нуля
•Уверенная работа с Postgres: схемы, миграции, индексы, производительность запросов
•Понимание Kubernetes и Docker достаточное для деплоя, анализа логов упавших подов и откатов
•Знание основ безопасности: контроль доступа, риски инъекций, работа с секретами
•Уверенное владение Git, включая разрешение сложных конфликтов при параллельных ветках
Будет плюсом
Supabase, ClickHouse или другие аналитические базы данных, OpenTelemetry, Grafana, дебаг через трейсы, опыт создания внутренних инструментов или платформ для разработчиков, опыт в ad-tech с рекламодателями, издателями или рекламными форматами
Условия
•Вся компания зависит от результатов работы с первого дня — не нужно бороться за трафик или первого клиента
•Доступ к новейшим AI-моделям и агентам
•Фичи могут пройти путь от идеи до продакшена за несколько дней, коллеги начинают использовать их уже на той же неделе
•Инструменты и улучшения агентов помогают десяткам людей работать быстрее
•Значительная автономия и влияние на то, как AI используется в компании
